本项目基于树莓派平台，采用C++语言实现Qt界面与OpenCV图像处理技术结合，并使用轻量级模型Yolov5-Lite进行高效目标检测，适用于资源受限环境下的智能应用开发。
基于树莓派Qt+OpenCV+YOLOv5-Lite+C++部署深度学习推理涉及的关键技术点包括树莓派开发、Qt图形界面框架、OpenCV图像处理库以及C++编程语言，还包括轻量级的YOLOv5深度学习模型。
树莓派是一种低成本且基于ARM架构的单板计算机，在嵌入式系统开发和物联网项目中广泛应用。在该设备上部署深度学习应用可以实现边缘计算，减少对云端服务器依赖，并提高数据处理速度与隐私保护能力。
Qt是一个跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，支持Windows、Linux、Mac OS等操作系统。使用树莓派上的Qt，开发者能够创建美观且功能丰富的图形界面并与硬件进行交互，提供优质的用户体验。
OpenCV是计算机视觉领域常用的开源库，提供了大量图像和视频处理函数，在本项目中用于预处理输入的图像（如调整大小、灰度化及归一化等），以确保为YOLOv5模型提供合适的输入数据格式。
C++作为一种系统编程语言，以其高效性与灵活性著称，并且拥有丰富的库支持。在该项目中，使用C++编写了模型加载、数据传递和结果解析的核心逻辑部分，从而保证程序运行效率。
YOLOv5是一种目标检测模型的最新版本，其Lite版经过优化后适用于资源有限设备，在保持性能的同时减少了计算量及模型大小，特别适合树莓派这类嵌入式平台使用。在实际部署过程中，首先需将预训练好的YOLOv5-Lite模型转换为C++接口兼容格式，并通过相应代码加载；接着利用OpenCV处理输入图像并通过该模型进行推理操作；最后，在Qt界面上展示检测到的目标框与类别信息。
该项目结合了嵌入式开发、图形界面设计、计算机视觉及深度学习等多个领域的知识，展示了如何在资源受限环境下构建完整深度学习应用。通过此类实践，开发者能够提升跨领域技能并理解不同技术间的协同工作原理，同时也学会优化资源配置以实现高效运行。
5星
